Some variables are more worthy than others: new diffusion index evidence on the monitoring of key economic indicators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Central banks regularly monitor select financial and macroeconomic variables in order to obtain early indication of the impact of monetary policies. This practice is discussed on the Federal Reserve Bank of New York website, for example, where one particular set of macroeconomic indicators is given. In this paper, we define a particular set of indicators; that is chosen to be representative of the typical sort of variable used in practice by both policy-setters and economic forecasters. As a measure of the adequacy; of the indicators, we compare their predictive content with that of a group of observable factor proxies selected from amongst 132 macroeconomic and financial time series, using the diffusion index methodology of Stock and Watson (2002a,b) and the factor proxy methodology of Bai and Ng (2006a,b) and Armah and Swanson (2010). The variables that we predict are output growth and inflation, two representative variables from our set of indicators that are often discussed when assessing the impact of monetary policy. Interestingly, we find that thc indicators are all contained within the set the observable variables that proxy our factors. Our findings, thus, support the notion that a judiciously chosen set of macroeconomic indicators can effectively provide the same macroeconomic policy-relevant information as that contained in a largescale time series dataset. Of course, the large-scale datasets are still required in order to select the key indicator variables or confirm one's prior choice of key variables. Our findings also suggest that certain yield spreads; are also useful indicators. The particular spreads that we find to be useful are the difference between Treasury or corporate yields and the federal funds rate. After conditioning on these variables, traditional spreads, such as the yield curve slope and the reverse yield gap are found to contain no additional marginal predictive content. We also find that the macroeconomic indicators (not including spreads) perform best when forecasting inflation in non-volatile time periods, while inclusion of our spread variables improves predictive accuracy in times of high volatility.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle